standalone/freerto应用程序使用coresight作为MPSoC的标准输入输出 对于standalone/freerto应用程序， 在BSP工程的Board Support Package...Setting里，可以配置STDOUT/STDIN的物理设备。...在standalone或者freertos标签窗口的STDOUT/STDIN的选项下，有none, uart0, uart1, psu_coresight_0等选项。...然后运行工程，打开Xilinx xsct，连接单板，选择“Cortex-A53 #0”，执行jtagterminal，就会启动一个窗口，显示通过psu_coresight_0打印的字符串。...U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，使用的比较少使用coresight作为zynq的标准输入输出 U-Boot/Linux下，要选择和使能对应的驱动，也可以使用，但是使用的比较少。
其中基本的需求, 就是可以使用双手跟VR中的虚拟环境进行交互....这么一来, 首先键鼠或手柄就被排除掉了, 我们只好针对市面上的一些输入设备, 挨个进行评估实验: - Wiimote: 只能检测运动和方向, 无法准确定位双手的位置 - Leap Motion:..., 还没有比较完美的VR输入设备可以用....打飞机小游戏: 这个是使用体感操作的, 虽然是一个2D平面的游戏, 但是爆炸后的碎片会落到地板上, 视觉效果还不错 ?...模型查看器: 主要是用于演示在3D空间怎么用双手比较直观地观察一个三维物体, 可以说这才是VR交互的亮点所在, 你可以从各个角度和任意大小去观察一个物体的每一个细节 ?
分析数据的时候发现一个问题，没有想的太明白，在此写出来，欢迎一起讨论。 假设有一批数据，50个样本，其中每十个样本为一组。 现在想做一个NMDS看一下组间差异。...如果我只需要分析前3组样本，这时候应该先选出前3组样本，然后做NMDS画图；还是先用所有样本做出来NMDS结果，再筛选前3组样本的结果画图？...我的问题是，对于NMDS这类的分析，降维的过程需要利用输入的所有样本。随着放入模型样本的不同，相同的数据之间的关系会发生变化。就如上图所示，模型的Stress值和样本间关系（置信区间）都发生了变化。...对于2的情况，因为存在没有用到的样本，因此先把用到的样本挑出来比较合理； 但是3的情况，因为所有样本都会被用到，我感觉两种做法似乎都有道理。拿全部样本一起做是考虑所有样本距离的条件下进行降维。...而varpart不会存在这样的问题，可以直接使用。
Snakemake展现gatk4生成正常样本的germline突变数据库流程图 这是使用gatk4生成正常样本的germline突变数据库的流程图，整个流程是用Snakemake写的，这个图片也是Snakemake...Snakemake的使用 Snakemake是基于Python写的流程管理软件，我理解为一个框架。Snakemake的基本组成单位是rule，表示定义了一条规则。...configfile: "config.yaml" Snakemake读取配置文件后会将数据保存为字典，这是一个简单的示范，配置文件也可以写的复杂，比如定义每个样本所用的bed文件或不同的分析参数。...fastq文件，output为样本目录下clean_fq文件夹下的两个去过接头的fastq文件，shell里就是我们平常写的shell命令，只不过可以把输入文件和输出文件用input和output替代。...vcf文件，使用python的expand命令将每个样本的vcf文件依次添加到一个列表中。
组成，每一个rule执行一个任务，通过不同的rule串联完成流程，snakemake还支持断点重启。...rule all 一个特殊的rule，只有输入文件，为最后的要输出的结果文件，如果一个snakemake中存在多个rule需要加上这个rule否则只会输出第一个rule的结果 params 指定运行程序的参数...，分成不同的模块，在最后一个总的snakefile中导入其他snakefile ❝include: "path/to/other.snakefile ❞ configuration 适合多样本，样本比较多的时候...FALSE -j 指定运行的核数，若不指定，则使用最大的核数 -f 重新运行第一条rule或指定的rule -F 重新运行所有的rule，不管是否已经有输出结果 ❞ ❝sankemake -np...在其他环境下同样使用相同的流程 全局环境 导出conda环境 conda支持到处目前环境下所有的依赖信息，导出为yaml格式 ❝ conda env export -n 项目名 -f environment.yaml
deployed to any execution environment.通过官网的介绍，可知snakemake是一个python包，所以可以在snakemake脚本中使用任何python语法。...wildcardsnakemake使用正则表达式匹配文件名，比如下边的代码fastpse脚本中，我们使用{s}{u}去代替两个字符串，而且我们也可以对这两个字符串的内容进行限制。...s只能是GSM6001951或GSM6001952，|就是正则表达式中或的意思；u只能是L1-L4，如果你的样本分成了多个fastq文件那么可以用u指定样本后边的lane等信息。...wrapper: "v1.29.0/bio/fastp"其实这一步相当于从github下载了作者写好的环境文件environment.yaml，conda会建一个虚拟环境，仅提供给fastp使用。...文件，虽然很长，其实就是一个判断你输入内容，然后交给fastp去执行的python脚本，所以我们需要按照作者的要求提供输入和输出文件名字，以及适当的额外参数。
虽然使用shell脚本或者其他编程语言也是能实现一个分析流程的。...这里使用snakemake 来实现一个ATAC-Seq的分析流程，同时采用Rmarkdown 来生成一个简单的分析报告。...对于简单的日常任务是shell要方便许多。但是对于一个稍显复杂分析流程而言，使用snakemake 会更合适。...，其下一级为样本名： liver_rep1 样本名自定义，再下一级为read1.read2样本数据 r1: read1的文件 r2: read2的文件 se,如果是单端的，我们使用se 作为key值 然后编写代码进行文件的更名...分析方法为，首先将每个样本的 Peak 文件合并，然后使用 bedtools 工具对合并之后的 Peak 文件进行处理，如果两个 Peak 有重叠区域，则合并成一个新的 Peak。
作为一种高性价比的甲基化研究方法，简化甲基化测序在大规模临床样本的研究中具有广泛的应用前景。...python=3的软件作为依赖 conda create -y -n snakemake python=3 # 查看当前conda环境 conda info --e # 激活 conda activate...：输出文件夹路径 --multiple：指定输入文件都作为一个样本处理，连接在一起进行重复数据删除。...对SAM文件使用Unix“cat”，对BAM文件使用“samtools cat”。所有输入文件的格式必须相同。默认情况下，标头取自要连接的第一个文件。...双末端读取的另一个有用选项称为“--no_overlap”：指定此选项将仅提取一次双末端读取中间重叠部分的甲基化（使用来自第一个reads的调用，这可能错误率最低）。
接下来，可以使用文件中的sample 列作为文件通配使用的名称。 可是，该如何操作呢？.../samples.csv").set_index("sample", drop=False) samples_table 我们可以通过sample 列中的内容作为索引，来访问其他列中的内容。...可是我们该如何将其整合进pipeline 的规则当中呢？ snakemake 实际上会使用wildcards对象，也就是通配符，我们符号中设置的通配符内容都会以该对象的属性传入命令行段落。...这种做法有两点好处： 当输入或输出文件较多时，通过命名，我们可以将它们进行分类； 便于使用unpack() 函数，这个函数允许我们设计用于命名规则的函数； 4-使用字典和变量传递 上面的步骤提示我们，snakemake...： snakemake -np results/stupendous/s00{1..3}_R{1,2}.fq 5-我个人的习惯 有时候可能需要进行配对设置，比如找到tumor 对应的normal 样本
当你整理好流程以后，只需简单替换几个参数，就能快速开始分析一个新的数据。 Snakemake 的另一个强大特性是它的并行处理能力。...简单来说，它有以下优点： 可读性强 易移植 模块化管理 透明 能生成流程图，看到每个过程 可扩展 可拓展的平台 2如何使用 在 Snakemake 中，可以使用类似于 Python 的语法来描述任务和规则...每个规则定义了一个任务，规定了输入、输出以及执行任务所需的命令。Snakemake 可以根据这些规则自动解析依赖关系，确保任务按照正确的顺序执行，以及仅在需要时执行，从而最大程度地提高效率。...因此，想要正确使用Snakemake你需要一个写好了rule的Snakefile，其中rule包含input、output和action（有时也会包含一些参数eg. threads）。...-n：只展示需要完成的步骤，不运行。 -F：强制运行所有步骤。 -j：并行运行多个任务。
to come. 1-snake_make特点 传统的shell 脚本开发的流程，其是输入为导向的，以测序数据为例，数据下载、过滤、质控、比对…… 比较麻烦的是，如果其中某个步骤发生了问题，可能需要很多的事件去定位发生问题的某一个或多个步骤进行...而snakemake 则是一种以输出为导向，向后回顾backward-looking 的方法，其工作流首先确定需要的输出文件类型，接下来选择适当地输入文件及软件以得到对应的输出。...所有的输入文件将会在工作流中各自独立执行。 此外，snakemake 还可以与conda 搭配。...这个规则让raw 文件夹中的测序数据作为输入，经过TrimmoMcAwesome处理后，输出到awesome 中。...虽然我们知道通配符代表了我们将要输入输出文件的命名范式，但snakemake 并不知道对应哪些文件。
前面分享了：Snakemake+RMarkdown定制你的分析流程和报告，今天也是一个类似的流程介绍： 下面是笔记原文 一.简介 “GATK Best Practices” 是最广泛的变异位点筛查方法...对一个标准的WES双端测序的fastq文件，整个流程运行时间大概是6小时左右。...箭头指示的行是样本信息行。...特别注意的是样本命名有严格的规定，必须改为 * _R1.fastq.gz 和 * _R2.fastq.gz 这种形式，ID列、LB列和SM列的字段改为唯一标识符即可，PL列和CN列为仪器信息，可保持不变...+b，然后按d 重新进入tmux后台终端的操作是：tmux a -t Ovar tmux退出后台终端同时退出程序并删除session的操作是：同时按ctrl+b，然后按x，再按y确认 查询所有已创建的后台终端操作是
笔者试了其中几个，有一个名为dropseqRunner的流程可以跑通，但是有些bug。笔者便在此将这个跑通的github流程的使用方法以及出现的4个bug解决方法进行说明，方便大家后续的使用。...该流程github地址为：https://github.com/aselewa/dropseqRunner 分析流程： dropseqRunner使用Python和Snakemake封装了drop-seq...}_R1.fastq.gz的代码，也就是说Snakefile文件里能输入的是"_R1"而不是".R1"的文件，如果按照作者的".R1"去命名则不会得到分析结果，所以需要对样本名进行修改： python...107行和第108行会对R1和R2样本是否存在进行检测，但是输入多个样本时会检测失败，导致程序报错退出。...如果是多个样本同时输入运行，不建议太多样本，因为STAR运行需要较高的内存，如果同时并行多个STAR有一定可能导致内存爆满导致卡机。
fq 文件，和提供的参考基因组作为输入， 并直接通过管道符号通过samtools 转为bam。...直接使用snakemake即可： snakemake -np mapped_reads/A.bam 同样，我们也可以在我们的规则中，使用通配符： rule bwa_map: input:...我们在snakemake 中使用的{sample}，实际上是创建的wildcards 对象的一个属性。因此在shell 中需要写为{wildcards.sample}。...这里有个关于expand 的使用技巧，可以参考：[[01-初探snakemake]] 中6-整合多个结果 的介绍。...3-编写target规则 默认情况下，snakemake 会将工作流中的第一个rule 作为target，也就是将该条rule 下的output 作为snakemake 的默认输出。
# print type(item.string) print item.string+":"+item.get("href") 运行代码，电脑上需要安装BeautifulSoup的库...目标网址：www.imau.edu.cn 爬取的结果： 首 页:index.htm 农大概况:ndgk.htm 农大简介:ndgk/ndjj.htm 党政领导:ndgk/dzld.htm 农大校史...:info/1037/23394.htm 动科院师生共同完成的科研论文“大规模全基因组重测......:info/1035/23396.htm 学校与波兰波兹南生命科学大学签署合作意向书:info/1035/23388.htm 学校召开学习贯彻党的十九大精神形势政策报告会:info/1035/23379....htm 关于尽快完成2016年度档案归档工作的通知:http://dangban.imau.edu.cn/info/1043/2585.htm 关于举办软件正版化培训的通知:http://dangban.imau.edu.cn
snakemake文件，实现分析的流程化。...downloads/esc.testdata.step2.tar.bz2 解压 tar xvf esc.testdata.step2.tar.bz2 目录样式： 4.2 mageck-vispr init 的使用...（下图有错，报错示例） library文件长这样： 5.2 修改样本分组 修改前 查数据分组，只有ERR376998是对照 修改后 5.3 选择分析策略 修改前 修改后 （下图有错，报错示例...注释掉 再次 snakemake -n 这下对了，能看到进程总览 运行snakemake文件 snakemake --cores 8 运行结束后的界面 7- 输出结果 8- 软件优势 1-...能提供完整的pipeline文件，直观看到分析中使用的参数，方便参考和流程的整理 2-结合了snakemake的优势，批量操作便捷
(?i)((access_key|access_token|admin_pass|admin_user|algolia_admin_key|algolia_ap...
Snakemake的设计灵感来自于Makefile，但它是专门为生物信息学和数据密集型科学工作流设计的，使用Python语言进行工作流的定义，这使得它在生物信息学社区中特别受欢迎。...Snakemake的主要优势包括： 易于使用和学习：Snakemake使用简单的、基于Python的语法来定义工作流，这使得它对于具有Python基础的科学家来说非常容易上手。...社区支持：Snakemake有一个活跃的社区，提供大量的文档、教程和案例，帮助用户学习如何有效使用它。...snakemake 的基本组成单位叫“规则”，即 rule；每个 rule 里面又有多个元素（input、output、run等）。工作流是根据规则定义的，这些规则定义了如何从输入文件创建输出文件。...这是由于 Python 会连接后续字符串，如果没有逗号分割，可能会导致意外行为 2、如果一个规则有多个输出文件，Snakemake 会要求它们全部输出 ，在使用通配符的时候应避免出现完全相同的通配，否则
snakemake如何连接不同的rule 我在stackoverflow中问了一个问题, 获得了答案, 对snakemake的理解也加深了一步....经验所得 每一个snakemake的rule都要有input,output, 里面的内容交叉的地方, 是确定不同rule的依赖, 比如rule1的输出文件(output)b.bed, b.bim, b.fam..., 如果作为rule2的输入文件(input), 那么rule1和rule2就可以关联了. rule all是定义最后的输出文件, 比如rule2的最后输出文件是c.raw, 那么也写为c.raw即可....使用snakemake进行连接 命名为: plink.smk rule all: input: "c.log","c.raw" rule bfile: input:...是b.bed,b.bim,b.fam, 这三个文件也要写, 因为是下一个rule的input文件, 建立依赖关系. 3, rule cfile中建立input, 是上一个rule bfile的输出, 这样就建立的依赖
这是一个系列博客，最终目的是要做一个基于 HTML Canvas 的、类似于微软 Office 的 Web Office 套件（包括：文档、表格、幻灯片……等等）。...富文本编辑器（MVP） 2.23 Feature：通过中文输入法，输入中文 2.23.1 基本原理 输入中文（或者其它需要输入法的语言），跟输入英文的不同之处在于：我们通过键盘输入的文字，并不是直接显示在...对比了输入英文和中文时，这些属性的区别： 2.23.2 算法 在我们输入中文过程中，需要在编辑器中插入一些特殊的临时字符。...我们称之为TempCompositionChar 每当我们按一次键盘： 清空上一次插入的所有TempCompositionChar 将光标相对字符的位置（cursorIdxInChars，cursorIdxInCurPara...，改为CompositionChar 2.23.3 实现 新建CompositionChar类: 在Store中添加如下方法： 插入单个字符 批量插入字符 清空所有临时字符 固定所有临时字符，将其转化为
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